# 内容大纲
MindSpore相关的智能基座课程包括:
- 深度学习
- 计算机视觉
- 自然语言处理
- 机器学习/模式识别
- 人工智能导论
除智能基座中按照不同课程提供的方案包外,MindSpore全量且实时更新的课程方案包如下。内容来源于mindspore/course仓库:
https://gitee.com/mindspore/course/wikis/syllabus
主要介绍深度学习理论、MindSpore开源AI计算框架,以及使用MindSpore进行实践。旨在让大家了解深度学习、AI计算框架基本知识和编程方法。可以取任意模块嵌入到已有课程中,或定制为完整课程。华为方提供课件、作业、实验指导、教材以及资源,给老师、助教赋能并提供课程支撑。
## 模块
| 序号 | 模块 | 授课形式 | 难度 |
| - | - | - | - |
| 1 | 深度学习理论 | 理论 | *** |
| 2 | MindSpore理论 | 理论 | *** |
| 3 | 深度学习实验 | 实验 | ** |
| 4 | 计算机视觉实验 | 实验 | ** |
| 5 | 自然语言处理实验 | 实验 | ** |
| 6 | 图神经网络实验 | 实验 | ** |
| 7 | 机器学习实验 | 实验 | ** |
| 8 | 性能加速实验 | 实验 | ** |
| 9 | 大作业 | 大作业 | *** |
| 10 | 模型案例库 | 大作业 | **** |
| 11 | 模型迁移 | 大作业 | ***** |
### 深度学习理论
[深度学习与MindSpore实践(华为智能计算技术丛书)](#)
1. 深度学习基础知识
2. 深度神经网络
3. 深度神经网络的训练
4. 卷积神经网络
5. 循环神经网络
6. 无监督学习:词向量
7. 无监督学习:图向量
8. 无监督学习:深度生成模型
9. 深度强化学习
10. 自动化机器学习
### MindSpore理论
1. MindSpore架构介绍
2. MindSpore开发实践
3. MindSpore Lite
4. [MindSpore入门](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/mindspore)
课件随MindSpore版本定期更新,建议获取最新版本。下载地址:[MindSpore1.0中文课件](https://share-course.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/materials/mindspore_slides.zip),[MindSpore1.0英文课件](https://share-course.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/materials/mindspore_slides_en.zip)
### 深度学习实验
1. [手写数字识别[LeNet5][Ascend/CPU/GPU]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/lenet5)
2. [模型保存和加载[LeNet5][Ascend/CPU/GPU]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/checkpoint)
3. [优化器对比[Dense]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/optimizer)
4. [正则化对比[Conv1x1]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/regularization)
### 计算机视觉实验
1. [FashionMNIST图像分类[MLP]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/feedforward)
2. [CIFAR-10图像分类[ResNet50]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/resnet50)
3. [花卉分类[MobileNetV2]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/fine_tune)
4. [语义分割[DeepLabV3]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/deeplabv3)
5. [人、脸、口罩检测[YOLOV3][ResNet18]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/yolov3)
6. [生物图像分割[U-Net]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/unet)
7. [垃圾分类训练及端侧部署[MobileNetV2][Lite]](https://www.mindspore.cn/tutorial/lite/zh-CN/r1.0/quick_start/quick_start.html)
8. [目标检测端侧部署[Lite]](https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/master/model_zoo/official/lite/_detection)
### 自然语言处理实验
1. [情感分类[LSTM][CPU/GPU]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/lstm)
2. [中英翻译[Transformer]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/transformer)
3. [新闻分类、命名实体识别[BERT, CRF]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/bert)
### 图神经网络实验
1. [科学出版物分类[GCN]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/graph_convolutional_network)
2. [科学出版物分类[GAT]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/graph_attention_network)
### 机器学习实验
1. [线性方程拟合[Linear Regression]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/linear_regression)
2. [鸢尾花二分类[Logistic Regression]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/logistic_regression)
3. [鸢尾花三分类[Softmax Regression]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/softmax_regression)
4. [葡萄酒分类[KNN]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/knn)
### 性能加速实验
1. [图算融合](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/graph_kernel)
2. [混合精度](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/mixed_precision)
### 大作业
1. [模型和训练策略调优[CNN]](https://gitee.com/mindspore/course/tree/master/tuning)
### 模型案例库
- [Model Zoo](https://gitee.com/mindspore/mindspore/tree/r1.0/model_zoo)
- [模型支持列表](https://www.mindspore.cn/doc/note/zh-CN/r1.0/network_list_ms.html)
### 模型迁移
[将TensorFlow或Pytorch的模型和训练代码迁移到MindSpore上](https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/r1.0/advanced_use/migrate_script.html)
> **提示**:建议先学习[MindSpore入门](#)了解MindSpore及其用法。再学习[手写数字识别](#)和[模型保存和加载](#),了解如何通过ModelArts训练作业、ModelArts Notebook、或本地环境进行实验,以及三者的注意事项。
